Kimi K3: 2,8 Trilyon Parametre ile Yapay Zeka Yarışında Yeni Dönem

Moonshot AI, 2,8 trilyon parametreye sahip olan Kimi K3 modelini tanıttı. Bu model, bir milyon tokenlık bağlam kapasitesi ve gelişmiş görsel yetenekleri ile dikkat çekiyor. Ancak, şirket, bu güçlü özelliklerine rağmen en etkili kapalı sistemlerin gerisinde kaldığını kabul etti.

Çin merkezli Moonshot AI, yapay zeka alanındaki rekabeti yeni bir seviyeye taşıyan Kimi K3 modelini piyasaya sürdü. Şirket, bu sistemi “3 trilyon sınıfındaki ilk açık model” olarak tanımlıyor.

Kimi K3, uzun süreli yazılım geliştirme, araştırma, belge üretimi, görsel analiz ve sınırlı insan müdahalesi ile çok aşamalı görevleri tamamlama amacıyla tasarlandı. Model, aynı anda hem metin hem de görsel içerikleri işleyebilme yeteneğine sahip ve bir milyon tokenlık bağlam penceresi sunuyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ün bazı testlerde rakiplerini geride bıraktığını belirtmesine rağmen, genel kullanıcı deneyiminde en güçlü kapalı yapay zeka modellerinin gerisinde kaldığını da ifade etti.

Parametreler, yapay zeka modelinin eğitim sürecinde öğrendiği ilişkileri temsil eden sayısal ağırlıklardır. Parametre sayısının artması, modelin daha fazla örüntüyü saklayabilmesine olanak tanırken, bu durum tek başına daha yüksek kalite veya doğruluk anlamına gelmiyor.

Kimi K3, “uzmanlar karışımı” olarak bilinen Mixture of Experts mimarisini kullanıyor. Bu yapı, toplamda 896 uzman modül içeriyor ve her işlem sırasında yalnızca 16’sını etkinleştiriyor. Böylece, 2,8 trilyon parametrenin tamamının her yanıt için çalıştırılması engelleniyor ve bu sayede hesaplama maliyetleri daha kontrollü bir şekilde yönetilebiliyor.

Moonshot AI, yeni mimarinin önceki Kimi K2 modeline göre hesaplama gücünü zekaya dönüştürme verimliliğini yaklaşık 2,5 kat artırdığını belirtiyor. Bu oran, şirketin kendi teknik değerlendirmelerine dayanmaktadır.

Kimi K3’ün en dikkat çekici özelliklerinden biri, bir milyon tokenlık bağlam penceresidir. Bu özellik, modelin büyük yazılım depolarını, uzun belgeleri veya geniş araştırma dosyalarını tek bir görev içinde incelemesine olanak tanıyor.

Model, metin dışında görüntü ve video içeriklerini de aynı mimari içinde değerlendirebiliyor. Moonshot AI, bu yeteneği yazılım geliştirme, oyun tasarımı, kullanıcı arayüzü üretimi ve mühendislik uygulamaları gibi alanlarda kullanmayı hedefliyor.

Şirket, Kimi K3’ün canlı ekran görüntülerini inceleyerek kendi ürettiği yazılımı sürekli olarak düzeltebildiğini vurguladı. Bu yaklaşım, yapay zekanın yalnızca kod yazmasının ötesinde, ortaya çıkan sonucu görüp yeniden düzenlemesini sağlıyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ü klasik bir sohbet robotu yerine uzun süreli görevleri yöneten bir yapay zeka çalışanı olarak konumlandırıyor. Şirketin hedefi, modelin araştırma yapması, araç kullanması, kod çalıştırması ve sonuçları kontrol ederek görevleri tamamlamasıdır.

Kimi K3, yazılım geliştirme, internet araştırması, otomasyon ve ofis görevlerini ölçen bazı testlerde kapalı modellerle aynı seviyeye yaklaştı. Model, BrowseComp adlı araştırma testinde yüzde 91,2, Terminal tabanlı görevleri ölçen Terminal-Bench 2.1 testinde yüzde 88,3, görsel ve matematiksel akıl yürütmeyi birleştiren MathVision testinde ise Python desteğiyle yüzde 97,8 puan aldı.

Ancak şirket, Kimi K3’ün tüm değerlendirmelerde lider olmadığını da gizlemedi. Model, bazı kodlama, uzmanlık bilgisi ve görsel muhakeme testlerinde en güçlü kapalı sistemlerin gerisinde kaldı. Testlerin büyük bir kısmı, şirketin belirlediği çalışma ortamlarında gerçekleştirildi. Bu nedenle, sonuçların bağımsız kuruluşlar ve geliştiriciler tarafından tekrarlanması, modelin gerçek performansının anlaşılması açısından önemli olacak.

Moonshot AI, Kimi K3’ün uzun süreli görevlerdeki yeteneklerini göstermek amacıyla dikkat çekici deneylere de yer verdi. Şirketin açıklamasına göre, Kimi K3, 48 saat süren kesintisiz bir görevde kendi mimarisindeki küçük bir modeli çalıştırmak üzere çip tasarladı. Sistem, açık kaynaklı elektronik tasarım araçlarını kullanarak çipin tasarımını, optimizasyonunu ve doğrulamasını tamamladı.

Simülasyon ortamındaki çipin 4 milimetrekarelik bir alana, 1,46 milyon standart hücreye ve 0,277 megabayt SRAM belleğe sahip olduğu belirtildi. Şirket, tasarımın saniyede 8 bin 700’ün üzerinde token üretebildiğini kaydetti.

Başka bir deneyde model, GPU yazılımları için MiniTriton adlı küçük bir derleyici geliştirdi. Moonshot AI, sistemin bazı iş yüklerinde mevcut araçlarla rekabet edebilecek sonuçlar elde ettiğini öne sürdü. Ancak bu deneyler, gerçek üretim ortamında yaygın olarak kullanılan ürünler değil, modelin yeteneklerini sergilemek için hazırlanmış testlerdir. Yine de, bir yapay zeka sisteminin saatler veya günler süren teknik görevleri baştan sona yürütmesi, rekabetin yalnızca sohbet performansının ötesine geçtiğini göstermektedir.

Kimi K3, şu anda Moonshot AI’nin internet sitesi, masaüstü uygulaması, kodlama aracı ve uygulama programlama arayüzü üzerinden erişilebilir. Ancak modelin tam ağırlıkları henüz yayımlanmadı. Şirket, bu ağırlıkları 27 Temmuz 2026 tarihine kadar geliştiricilerin erişimine açmayı planladığını duyurdu. Bu durum, “açık model” tanımının şimdilik şirketin belirlediği bir takvime dayandığını gösteriyor. Geliştiriciler, ağırlıklar yayımlandıktan sonra modelin mimarisini, donanım ihtiyaçlarını ve gerçek kullanım maliyetlerini daha detaylı inceleyebilecekler.

Moonshot AI, ayrıca modelin teknik raporunu daha sonra yayımlayacağını bildirdi. Eğitim verileri, toplam hesaplama maliyeti ve güvenlik testlerine dair daha kapsamlı bilgiler bu raporla netleşecek. Şirketin uygulama programlama arayüzünde önbellekten okunan bir milyon giriş tokenı için 0,30 dolar, önbelleksiz giriş için 3 dolar ve bir milyon çıkış tokenı için 15 dolar fiyat belirlendi.

Kimi K3, Çinli teknoloji şirketlerinin yapay zeka yarışındaki stratejisinin yalnızca daha büyük model üretmekle sınırlı olmadığını ortaya koyuyor. ABD merkezli firmalar en güçlü modellerini kapalı sistemler olarak sunarken, Çinli geliştiriciler açık ağırlıklı modellerle daha geniş bir yazılım ekosistemi oluşturmayı hedefliyor. Bu yaklaşım, geliştiricilerin modelleri kendi altyapılarında çalıştırmasına ve belirli sektörlere uyarlamasına olanak tanıyabilir. Ancak, 2,8 trilyon parametreye sahip bir modelin gerçek rekabet gücü yalnızca test puanlarıyla ölçülmeyecek. Modelin kaç hızlandırıcıyla çalıştığı, enerji tüketimi, yanıt maliyeti, güvenilirliği ve bağımsız geliştiricilerin sistemi ne ölçüde kullanabildiği daha belirleyici olacak. Moonshot AI, Kimi K3’ün 64 veya daha fazla yapay zeka hızlandırıcısının birbirine bağlandığı güçlü sistemlerde çalıştırılmasını öneriyor. Bu donanım ihtiyacı, model ağırlıkları açıldığında bile sistemi yerel olarak çalıştırabilecek kuruluşların sayısını sınırlayabilir. Yapay zeka yarışındaki yeni eşik, yalnızca parametre sayısı değil. 27 Temmuz’da ağırlıkların yayımlanmasıyla birlikte Kimi K3’ün devasa ölçeğini ekonomik ve istikrarlı bir ürüne dönüştürüp dönüştüremediği daha net bir şekilde görülecektir.